MXNet の基礎を Perl で学んでみた part 1 - アルパカ三銃士
最近 MXNet の論文を読んだり、MXNet はこれから使われるのかどうかについて調査していた。 結構将来ありそうな感じがした。 MXNet についてのレポートです pic.twitter.com/n6gjOcxNIQ— K (@CodeHex) 2017年9月5日 そこで、何かしら基本になりそうなチュートリアルはないかと漁っていたら以下のページにたどり着いた。 becominghuman.ai MXNet の基礎をそれぞれ重要だろうなと思った部分部分で分けてやっていこうと思う。 Perl の repl である Reply を用いた結果を記していく。 Symbol: Declarative Symbolic Expressions これについてはここを参考にするとかなり詳しく把握することができる。 Symbol API は各プログラミング間での MXNet 関連の情報のやりとりについてと
ディープじゃないディープラーニングをperlのPDLのみで超簡単実装してみた - Qiita
きっかけ Matchlabさんが書かれていたディープじゃないディープラーニングをNumPyのみで超簡単実装してみたが非常に面白かったのと、遠い異国の地でperlでのMachine Learningが少ないことを嘆き、自らMXNetのperlインタフェースをつくってCPANに上げてしまったというツワモノSergeyさんの記事Machine learning in Perlで、彼の嘆きを知ったことがきっかけです。 とりあえず、MXNetの方は別途使ってみるとして、今回はMatchlabさんの記事を参考にPerlで同じ実装をしてみました。 pythonのnumpyと同じく、perlにもPDL(Perl Data Language)という言語があり画像まわりのライブラリなどもあるのですがイマイチ流行ってないようです。perl好きとしては非常にくやしいので、Matchlabさんのpythonのコード
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Machine learning in Perl | Sergey Kolychev [blogs.perl.org]
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